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- 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)率 內(nèi)容精選 換一換
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15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見的分類有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號（強(qiáng)化信號）函數(shù)值最大。來自：百科對模型進(jìn)行評估和考察。往往不能一次性獲得一個(gè)滿意的模型，需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù)，不斷評估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、AUC等，能幫助您有效的評估，最終獲得一個(gè)滿意的模型。 5.部署模型 模型的開發(fā)訓(xùn)練，是基于之前的已有數(shù)據(jù)（有可能是測試數(shù)據(jù)），而在得來自：百科
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內(nèi)的電瓶車； 產(chǎn)品特點(diǎn)： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過使用大量實(shí)際場景圖片訓(xùn)練得到的模型，實(shí)現(xiàn)對電瓶車的檢測，具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測，更適合電梯內(nèi)的使用場景。標(biāo)準(zhǔn)測試場景下檢測率超過90%，錯(cuò)誤率小于5%。 服務(wù)商簡介 上?？妓剐畔⒓?來自：云商店來自：百科
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，多年豐富經(jīng)驗(yàn)，傾囊相授；一站式學(xué)習(xí)體驗(yàn)，漸進(jìn)式賦能，由淺入深，綜合提升技能；還配套學(xué)習(xí)群及時(shí)交流群，專家1v1答疑，伴你輕松開啟AI學(xué)習(xí)之旅。普惠AI觸及每個(gè)企業(yè)，每個(gè)開發(fā)者，讓智能無所不及！ 2020年不可錯(cuò)過的普惠AI好課——《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》 1）包含14門課程，共計(jì)31個(gè)課時(shí)；來自：百科![]()
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動駕駛技術(shù)！ 【賽事簡介】 本次比賽為AI主題賽中的學(xué)習(xí)賽。選手可以使用圖像分類算法對常見的生活垃圾圖片進(jìn)行分類。我們將結(jié)合學(xué)習(xí)資料、直播+答疑的方式，帶領(lǐng)大家通關(guān)垃圾分類項(xiàng)目。學(xué)習(xí)資料放在”學(xué)習(xí)賽課程“內(nèi)，選手可自行觀看學(xué)習(xí)。 【參賽對象】 對AI感興趣且年滿18歲的開發(fā)者均可報(bào)名參加。來自：百科![]()
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Popper文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Popper文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 14:10:06 Popper 作為工具提示（tooltip）和氣泡彈框（popover）的定位引擎，不依賴 jQuery，并且體積僅有 3k。 Popper文檔手冊學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://popperjs來自：百科![]()
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